Google Jules - असिंक्रोनस कोडिंग एजेंट

 (jules.google)
16 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-05-20 | 4 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Jules GitHub के साथ इंटीग्रेट होकर bug fix, documentation जोड़ना और feature development अपने-आप करने वाला एक असिंक्रोनस कोडिंग एजेंट है
  • उपयोगकर्ता को सिर्फ repository और branch चुनकर विस्तृत prompt लिखना होता है, बाकी काम Jules cloud VM में संभालता है
  • टेस्ट चलाना और बनाना, PR बनाना, बदले गए हिस्सों का diff देना, और audio summary जैसी सुविधाएँ भी मिलती हैं
  • अंदरूनी रूप से यह Gemini 2.5 Pro model का उपयोग करके code को समझता और संशोधित करता है
  • यह GitHub Copilot coding agent जैसा है, लेकिन Google account आधारित है और UI-केंद्रित workflow देता है

Jules का अवलोकन

मुख्य फीचर

  • GitHub इंटीग्रेशन: repository इम्पोर्ट करना, branch बनाना, और Pull Request(PR) अपने-आप तैयार करना
  • क्लाउड वर्चुअल मशीन: Jules code को cloud VM पर clone करके काम करता है और यह भी verify करता है कि बदलाव सही से चल रहे हैं या नहीं
  • टेस्ट: मौजूदा tests चलाता है, और test न होने पर नए tests बनाता है
  • वर्क प्लान दिखाना: बदलाव से पहले काम की योजना, उसका कारण, और change diff पहले उपयोगकर्ता को दिखाता है
  • ऑडियो सारांश: PR बदलावों का voice summary देता है, जिससे उन्हें जल्दी समझा जा सकता है

इस्तेमाल करने का तरीका

शुरू करने से पहले सेटअप

  1. https://jules.google.com पर जाएँ
  2. Google account से लॉगिन करें
  3. privacy notice से सहमति दें (एक बार)
  4. Sync GitHub account पर क्लिक करें
  5. GitHub OAuth authentication प्रक्रिया पूरी करें
  6. Jules के साथ इंटीग्रेट करने के लिए repository चुनें (पूरी या आंशिक)
  7. सेटअप पूरा होने के बाद repo selector दिखेगा और prompt दर्ज किया जा सकेगा

काम चलाने की प्रक्रिया

  1. repository और branch चुनें
    • default branch अपने-आप चुनी जाती है, ज़रूरत हो तो बदली जा सकती है
  2. prompt लिखें
    • उदाहरण: utils.js 파일 내 parseQueryString 함수에 대한 테스트 추가
  3. (वैकल्पिक) environment setup script जोड़ें
  4. Give me a plan पर क्लिक करें
  5. Jules योजना बनाता है → उपयोगकर्ता उसे देखता है और approve करता है
  6. approval के बाद बदले गए code का diff दिया जाता है
  7. अंत में PR बनाया जा सकता है और GitHub पर लागू किया जा सकता है

आने वाले फीचर

  • GitHub issue पर assign-to-jules label लगाने पर Jules अपने-आप assign होकर काम करेगा (आने वाला फीचर)

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4 टिप्पणियां

 
galadbran 2025-05-21

क्या यह आने वाला था, इसलिए OpenAI ने Codex के साथ पहले ही सारा उत्साह ठंडा करने की कोशिश की? ^^;
 
laeyoung 2025-05-20

लगता है waitlist में शामिल होने के बाद भी इसे तुरंत इस्तेमाल नहीं किया जा सकता।
 
sinbumu 2025-05-20

लगता है कि यह repository management भी asynchronous तरीके से कर देता है, लेकिन अभी vibe coding करते समय जो महसूस हुआ उसके हिसाब से, अगर इंसान review न करे तो complex projects में AI कभी-कभी गलत code लिख देता है, इसलिए asynchronous code वाला हिस्सा शायद उतना बड़ा merit न हो...? आखिरकार बीच-बीच में human check करने में ही काफी समय लग जाता है।
 
GN⁺ 2025-05-20
Hacker News की राय
  • GitHub issue इस AI को असाइन करने के बाद bug fix, result merge, और complete mark तक अपने-आप हो जाने वाले अनुभव की कल्पना; साथ ही bug लिखने·असाइन करने·review करने वाला “lead dev” AI, और लगातार feature मांगने वाला “boss” AI जोड़कर एक दिलचस्प startup simulator बनाने की संभावना का सुझाव; यह भी कि छोटी-सी ant farm की तरह इन्हें app बनाते देखना मजेदार होगा
    • agent design के pattern को वास्तव में लागू करने का अनुभव साझा किया गया; analysis, decision-making, और review जैसी भूमिकाओं के लिए अलग-अलग AI agents रखकर pricing system बनाने का अनुभव; हर AI को अपनी भूमिका के मुताबिक संवाद करते देखना, और role split की वजह से गलतियां पकड़ने व बेहतर नतीजे लाने में मदद मिलना
    • “VC” AI के unicorn company बनाने की कोशिश वाले scenario की कल्पना, हल्के-फुल्के अंदाज़ में
    • जल्द ही one-person unicorn startup के सच होने की संभावना
  • दिलचस्पी में Try बटन दबाया, लेकिन फिर waiting list मिली; Gmail के ज़माने जैसी waiting list रणनीति अब काम नहीं करती, ऐसा अफसोस; अब इतने सारे services हैं कि शायद कल तक यह बात भूल भी जाएं, ऐसी ईमानदार प्रतिक्रिया
    • इस तरीके के असरदार होने के लिए बहुत loyal advocates और word-of-mouth users की ज़रूरत पर ज़ोर; ऐसे users होने चाहिए जो पहले से ही इसे इस्तेमाल करना चाहें और सक्रिय रूप से पूछताछ करें
    • OpenAI की तेज़ रफ्तार की वजह से कुछ लॉन्च करना ज़रूरी हो गया होगा, ऐसा अनुमान
  • यह बात बहुत बड़ी competitive edge मानी गई कि Google reasoning (model execution) मुफ्त दे रहा है; Jules के free offering model का ज़िक्र; अभी beta होने की वजह से free use संभव है और आगे paid होने की संभावना; आधिकारिक दस्तावेज़ का हवाला कि फिलहाल developer experience को बेहतर बनाना प्राथमिकता है
    • खुद Jules अभी इस्तेमाल नहीं किया, लेकिन free होने से ज्यादा अहम यह है कि वह problem बेहतर solve करता है या नहीं; performance अच्छी होगी तो इस्तेमाल करेंगे, नहीं तो दूसरी service चुनेंगे; कई लोग cost से ज्यादा efficiency को प्राथमिकता देते हैं
    • इस तरह का free launch big tech की पुरानी आर्थिक परंपरा जैसा है और कुछ हद तक market में सामान उड़ेलने वाली dumping जैसा प्रभाव देता है
    • startup दुनिया में आम strategy: free beta से शुरुआत, बाद में monetization
    • usage limits मौजूद हैं: एक साथ 2 jobs, और दिन में 5 तक
    • यह नज़रिया भी कि user ही जल्द data बन जाता है; Jules private repos को training data के रूप में इस्तेमाल नहीं करता, इस आधिकारिक जवाब का हवाला; लेकिन बातचीत Gemini की तरह training में aggregate हो सकती है; कौन-सा data collect होगा यह पारदर्शी नहीं, और repo content शामिल होगा या नहीं यह भी अस्पष्ट; आधिकारिक legal link साझा किया गया
  • लगा कि Google और Microsoft ने मानो एक ही दिन announcement मिलाकर की; शायद एक-दूसरे की घोषणा के जवाब में launch जल्दी किया गया हो; इस समय innovation के बहुत सक्रिय दौर में होने की उम्मीद
    • इस हफ्ते Google IO भी है और Microsoft Build भी, इसलिए दोनों कंपनियां attention के लिए कड़ी टक्कर में हैं
    • हाल की गर्माहट भरे माहौल का ज़िक्र
    • दोनों announcements, OpenAI Codex Research Preview के बाद आईं, और लगभग एक ही product जैसी लगती हैं
  • यह बात सराही गई कि Google और Microsoft custom automation से ज्यादा junior-level low-level automation पर ध्यान दे रहे हैं; access कम होगा तो accidents का risk कम होगा, और structured tasks data व reinforcement learning के लिए ज्यादा अनुकूल होते हैं; low-risk structure की वजह से reliability बढ़ने की उम्मीद; interface और integration से मिलने वाला अनुभव data pipeline विस्तार के लिए ज़रूरी है; और अब अमूर्त बहस से आगे बढ़कर असली उपयोग के चरण में पहुंचने पर संतोष
  • “तुम जो करना चाहते हो, उसके लिए समय लगाओ!” जैसे ad copy और game, reading, table tennis जैसी leisure images पर, coding को मानो बचने लायक काम की तरह दिखाने वाली बारीकी पर खेद; coding को creative और enjoyable activity बताया गया
    • हक़ीक़त यह कि अगर कंपनी में Jules काम भी करे, तो मालिक कर्मचारियों को दिन में tennis खेलने नहीं भेजेगा; भले 20-100% productivity gain हो, उसका फायदा worker के बजाय company (capital) को जाएगा
    • कुछ लोग कभी-कभी मज़े के लिए coding करते हैं, लेकिन ज़्यादातर उसे goal हासिल करने के साधन की तरह इस्तेमाल करते हैं; coding के बिना रास्ता हो तो उसे चुनना पसंद करेंगे
    • ad में “अपनी मनचाही coding पर ध्यान दो” वाला संदेश अपने-आप में सकारात्मक लगा; पहले इसे computer work पर focus के रूप में समझा गया; आख़िरकार चुनाव और समय का इस्तेमाल user के हाथ में है
    • जो लोग hobby के रूप में programming का आनंद लेते हैं, उनके लिए उनकी जगह कुछ करने वाला robot कुछ उलटा-सा लगता है; जैसे कोई robot आपकी जगह cycle चलाए, तो उसमें खास मतलब नहीं
    • productivity का ‘लगातार आगे बढ़ते flow’ से अनुपात होने का निजी अनुभव; जिन कंपनियों की internal process जटिल होती है, उनके लिए ऐसे automation tools ज्यादा आकर्षक लग सकते हैं; खासकर जहां leadership AI को लेकर उत्साहित हो लेकिन असली बदलाव को लेकर हिचकिचाती हो
  • “Jules change summary का audio summary देता है जिससे जल्दी समझा जा सके” फीचर पर, यह माना गया कि Google NotebookLM तकनीक से ऐसा कर सकता है, लेकिन prompt कैसे लागू हुआ यह audio में सुनना सचमुच कितना उपयोगी है, इस पर संदेह
    • अनुमान कि यह idea bed पर लेटे-लेटे या driving करते समय सुनने वाले vibe coding उपयोग के लिए हो सकता है; यह भी कहा गया कि युवा पीढ़ी text की तुलना में audio information को ज्यादा पसंद कर रही है
  • Codex और codex cli को अब तक इस्तेमाल किए गए tools में सबसे बेहतरीन बताया गया; ChatGPT app में भी Codex उपलब्ध होने की वजह से उसकी और सराहना; इस service को भी जल्दी आज़माने की उत्सुकता
  • “तुम जो करना चाहते हो, वही करो!” जैसी ad copy पर, कुछ लोगों ने कहा कि नया और शानदार code लिखना ही वही काम है जो वे करना चाहते हैं
    • AI tools का मूल संदेश यही समझा गया कि user जिस तरह की coding करना चाहता है, खासकर पसंदीदा creative coding, उसमें ज्यादा समय दे सके; repetitive या नापसंद काम AI को सौंपे जा सकते हैं
  • Jules में “asynchronous” कितना महत्वपूर्ण है, इस पर सवाल; काम की speed को लेकर जिज्ञासा; आम तौर पर development workflow asynchronous ही होता है, लेकिन अगर चीज़ें और तेज़ तथा तुरंत sync हो सकें तो बेहतर होगा; लोग अक्सर काम जल्दी पूरा नहीं करते, इसलिए asynchronous तरीका standard बन गया है
    • जानकारी दी गई कि दूसरे AI agent tools में model, task complexity, और workaround paths की संख्या के अनुसार आम तौर पर 10~30 मिनट लगते हैं